AI大模型机器学习：python热门旅游景点大数据分析系统可视化贝叶斯预测算法计算机毕业设计✅-平芜编程栈

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1、项目介绍

技术栈： Flask框架、requests爬虫、Echarts可视化、MySQL数据库、贝叶斯预测模型

利用网络爬虫技术从马蜂窝网站爬取各城市的景点旅游数据，根据马蜂窝旅游网的数据综合分析每个城市的热度、热门小吃和景点周边住宿，
可以很方便的通过浏览器端找到自己所需要的信息，获取到当前的热门目的地，根据各城市景点的数据，
周围小吃，住宿等信息，制定出适合自己的最佳旅游方案。

贝叶斯预测模型（基于贝叶斯网络的热门城市预测模型）
根据城市的热门景点的数量、景点的评论人数、城市的小吃数量等特征，构建贝叶斯网络机器学习模型，通过对模型的训练，可实现对一个城市是否是热门旅游城市的预测。

旅游大数据采集分析系统是基于Flask框架搭建的Web应用程序，主要用于采集、分析和可视化旅游相关的大数据。系统主要包括以下模块：

数据采集模块：使用requests爬虫库，通过爬取各种旅游相关网站的数据，包括景点信息、酒店信息、交通信息等，并将数据存储到MySQL数据库中。
数据处理模块：使用MySQL数据库进行数据的存储和管理，包括数据清洗、数据整合、数据分析等操作。可以使用贝叶斯预测模型对旅游数据进行预测和分析。
数据可视化模块：使用Echarts可视化库，将从数据库中提取的数据进行可视化展示，包括各种统计图表、地图等，以便用户更直观地了解旅游数据。

用户可以通过系统的前端界面，选择需要的数据分析和可视化功能，系统将根据用户的选择，从数据库中提取相应的数据进行处理和展示。用户可以通过系统的搜索功能，查找特定的旅游数据，并进行数据分析和预测，以便做出更好的决策。系统还提供导出数据的功能，用户可以将分析结果导出为Excel或CSV文件，以便进行进一步的分析或报告生成。

通过这个系统，用户可以更方便地获取和分析旅游相关的大数据，从而更好地理解市场需求、优化旅游产品和服务，提升旅游业的发展和竞争力。

2、项目界面

（1）各省份热门城市分析

（2）首页–注册登录

（3）热门城市的景点分析

（4）热门城市美食分析

（5）贝叶斯预测模型（基于贝叶斯网络的热门城市预测模型）

3、项目说明

旅游大数据采集分析系统是基于Flask框架搭建的Web应用程序，主要用于采集、分析和可视化旅游相关的大数据。系统主要包括以下模块：

数据采集模块：使用requests爬虫库，通过爬取各种旅游相关网站的数据，包括景点信息、酒店信息、交通信息等，并将数据存储到MySQL数据库中。
数据处理模块：使用MySQL数据库进行数据的存储和管理，包括数据清洗、数据整合、数据分析等操作。可以使用贝叶斯预测模型对旅游数据进行预测和分析。
数据可视化模块：使用Echarts可视化库，将从数据库中提取的数据进行可视化展示，包括各种统计图表、地图等，以便用户更直观地了解旅游数据。

通过这个系统，用户可以更方便地获取和分析旅游相关的大数据，从而更好地理解市场需求、优化旅游产品和服务，提升旅游业的发展和竞争力。

4、核心代码

#!/usr/bin/python# coding=utf-8importsqlite3fromflaskimportFlask,render_template,jsonifyimportjsonfromcollectionsimportCounterimportpandasaspd app=Flask(__name__)app.config.from_object('config')login_name=None# --------------------- html render ---------------------@app.route('/')defindex():returnrender_template('index.html')@app.route('/hot_city')defhot_city():returnrender_template('hot_city.html')@app.route('/city_hot_jingdian')defcity_hot_jingdian():returnrender_template('city_hot_jingdian.html')@app.route('/city_hot_xiaochi')defcity_hot_xiaochi():returnrender_template('city_hot_xiaochi.html')@app.route('/city_hot_bys')defcity_hot_bys():returnrender_template('city_hot_bys.html')# ------------------ ajax restful api -------------------@app.route('/check_login')defcheck_login():"""判断用户是否登录"""returnjsonify({'username':login_name,'login':login_nameisnotNone})@app.route('/register/<name>/<password>')defregister(name,password):conn=sqlite3.connect('user_info.db')cursor=conn.cursor()check_sql="SELECT * FROM sqlite_master where type='table' and name='user'"cursor.execute(check_sql)results=cursor.fetchall()# 数据库表不存在iflen(results)==0:# 创建数据库表sql=""" CREATE TABLE user( name CHAR(256), password CHAR(256) ); """cursor.execute(sql)conn.commit()print('创建数据库表成功！')sql="INSERT INTO user (name, password) VALUES (?,?);"cursor.executemany(sql,[(name,password)])conn.commit()returnjsonify({'info':'用户注册成功！','status':'ok'})@app.route('/login/<name>/<password>')deflogin(name,password):globallogin_name conn=sqlite3.connect('user_info.db')cursor=conn.cursor()check_sql="SELECT * FROM sqlite_master where type='table' and name='user'"cursor.execute(check_sql)results=cursor.fetchall()# 数据库表不存在iflen(results)==0:# 创建数据库表sql=""" CREATE TABLE user( name CHAR(256), password CHAR(256) ); """cursor.execute(sql)conn.commit()print('创建数据库表成功！')sql="select * from user where name='{}' and password='{}'".format(name,password)cursor.execute(sql)results=cursor.fetchall()login_name=nameiflen(results)>0:returnjsonify({'info':name+'用户登录成功！','status':'ok'})else:returnjsonify({'info':'当前用户不存在！','status':'error'})@app.route('/get_all_sheng')defget_all_sheng():"""获取所有省"""conn=sqlite3.connect('trip_info.db')cursor=conn.cursor()sql='select sheng_name from trip'cursor.execute(sql)results=cursor.fetchall()results=[r[0]forrinresults]sheng_dict=dict(Counter(results))sheng=list(sheng_dict.keys())count=[sheng_dict[s]forsinsheng]returnjsonify({'sheng':sheng,'count':count})@app.route('/get_top_city')defget_top_city():""" 获取热门城市 """conn=sqlite3.connect('trip_info.db')cursor=conn.cursor()sql='select city_name, top_jds from trip'cursor.execute(sql)results=cursor.fetchall()city_comments={}forcity,jdsinresults:jds=json.loads(jds)try:all_comment=sum([int(j['评论个数'])forjinjds])except:all_comment=0city_comments[city]=all_comment city_comments=sorted(city_comments.items(),key=lambdad:d[1],reverse=True)citys=[c[0]forcincity_comments]returnjsonify({'top_city':citys})@app.route('/query_hot_citys/<sheng>')defquery_hot_citys(sheng):"""获取省的热门城市"""conn=sqlite3.connect('trip_info.db')cursor=conn.cursor()sql='select * from trip where sheng_name="{}"'.format(sheng)cursor.execute(sql)results=cursor.fetchall()city=[]comment=[]jingdian=[]city_jingdian_count={}forresinresults:city_name=res[1]print(city_name)ifcity_nameincity_jingdian_count:city_jingdian_count[city_name]=[]jds=json.loads(res[5])try:all_comment=sum([int(j['评论个数'])forjinjds])except:all_comment=0city.append(city_name)comment.append(all_comment)try:jingdian.append(', '.join([j['景点名称']forjinjds][:5]))except:jingdian.append('暂无数据')# 去重city_set=[]comment_set=[]jingdian_set=[]forc,com,jdinzip(city,comment,jingdian):ifcincity_set:continuecity_set.append(c)comment_set.append(com)jingdian_set.append(jd)result={'city':city_set,'comment':comment_set,'jingdian':jingdian_set}returnjsonify(result)@app.route('/city_jingdian_analysis/<city>')defcity_jingdian_analysis(city):""" 热门城市的景点分析 """conn=sqlite3.connect('trip_info.db')cursor=conn.cursor()sql='select * from trip where city_name="{}"'.format(city)cursor.execute(sql)results=cursor.fetchall()[0]print(results)mfw_url=results[3]gaikuang=results[4]jds=json.loads(results[5])xiaochi=json.loads(results[6])jiudian=json.loads(results[7])returnjsonify({'mfw_url':mfw_url,'gaikuang':gaikuang,'jds':jds,'xiaochi':xiaochi,'jiudian':jiudian})# ------------- 训练贝叶斯模型 ---------------dataset=pd.read_csv('热门城市数据集.csv',encoding='utf8')fromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBprint('-------贝叶斯模型训练------')gnb=GaussianNB()X_train=dataset[['热门景点数量','热门景点评论的总数','热门小吃数量']].values y_train=dataset['标签'].values gnb.fit(X_train,y_train)# 贝叶斯网络模型预测@app.route('/bayes_predict/<hot_jd_count>/<hot_com_count>/<hot_xiaochi_count>')defbayes_predict(hot_jd_count,hot_com_count,hot_xiaochi_count):""" 贝叶斯网络模型预测 """pred=gnb.predict([[int(hot_jd_count),int(hot_com_count),int(hot_xiaochi_count)]])[0]print(pred)result='热门旅游城市'ifpredelse'非热门旅游城市'returnjsonify({'result':result})if__name__=="__main__":app.run(host='127.0.0.1')